2019 Fiscal Year Research-status Report
複数ロボットとオペレータとの協調による超スマート社会のための高信頼な自律分散制御
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17K14701
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
林 直樹 大阪大学, 工学研究科, 助教 (80637752)
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2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 協調制御 / 分散最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、複数のロボットとオペレータとの協調による高信頼な自律分散制御を実現するための基礎理論を構築することである。令和元年度は、複数のエージェントから構成されるマルチエージェントシステムにおいて、エージェント間の局所的な情報伝達を介し、マルチエージェントシステム全体としての大域的な目的関数を最小化する分散凸最適化問題について考察した。特に、令和元年度はエージェント間の情報伝達における種々の制約に注目した分散最適化法を提案した。まず、個々のエージェントの目的関数が強凸かつ平滑な場合において、一次収束を達成する事象駆動型分散最適化アルゴリズムを提案した。そして提案アルゴリズムは時間駆動型アルゴリズムと比べて通信回数を削減しながらも一次収束を達成できることを示した。また、令和元年度は量子化通信に基づく分散最適化法についても提案した。現実のネットワークでは通信帯域は有限であり、多くの場合、エージェント間の情報伝達は量子化して行われる。本研究では、量子化通信に基づく分散劣勾配アルゴリズムや分散勾配トラッキングアルゴリズムなどについて提案し、それらの収束性について考察した。令和元年度の研究では、他にも提案手法の分散オンライン最適化法への拡張や洋上風力発電への分散最適化法の応用などに関する予備的研究も行った。これらの研究結果は、複数のロボットとオペレータとの協調による高信頼な自律分散制御を実現する本研究の目的に対する理論的成果となっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和元年度はおおむね順調に研究を進めることができた。平成30年度に引き続き、事象駆動型通信による通信回数の削減を考慮した分散最適化アルゴリズムや量子化誤差を考慮した分散最適化アルゴリズムを導出し、それらの収束性に関する理論的考察を行った。平成30年度までの研究においてもエージェント間の通信回数を低減する事象駆動型の分散劣勾配アルゴリズムを提案しているが、一般に、劣勾配法に基づくアルゴリズムの収束速度は劣線形のオーダーとなり、特に、最適解近傍での収束速度が遅くなる傾向がある。令和元年度における研究では、個々のエージェントの目的関数が強凸かつ平滑な場合において、一次収束を達成する事象駆動型分散アルゴリズムを提案した。本研究で提案した事象駆動型分散勾配トラッキングアルゴリズムを用いることで、時間駆動型アルゴリズムと比べて通信回数を削減しながらも、オーダーの意味において時間駆動型アルゴリズムと同じ一次収束を達成できることを示した。また、エンコーダとデコーダを用いた量子化分散最適化アルゴリズムを提案した。提案法により、一般の凸な目的関数に対しては事象駆動型分散勾配アルゴリズムにより劣線形のオーダーの収束を、また、強凸かつ平滑な目的関数に対しては事象駆動型勾配トラッキングアルゴリズムにより一次収束を達成することを示した。令和元年度はこれらの成果をもとにした学術論文5本が採録され、国際学会1件、国内会議4件、招待講演１件の発表、解説記事２件の執筆を行うことができた。複数ロボットとオペレータとの協調による自律分散制御を実現するためには、ロボット同士やオペレータとロボット間の通信の制約を考慮した設計を行う必要があり、本研究の成果はこれらの設計を行う上で基礎的知見を与えるものである。以上より、令和元年度はほぼ予定通り遂行されたと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究では、令和元年度までで得られた成果をさらに進展させることで、エージェント間の通信制約やモデルの不確かさを考慮した分散協調制御に関する研究を遂行する予定である。特に、複数ロボットとオペレータとの協働による大規模ネットワークシステムの制御においては、ネットワークを構成する個々のサブシステムの不確かさによる影響がシステム全体に波及する恐れがあるため、サブシステムの不確かさを考慮した制御則を実現する必要がある。そこで、今後の研究では、これまで提案してきた協調制御法や分散最適化法とガウス過程回帰などの知見を融合し、このようなサブシステムの不確かさを考慮したロバストな自律分散制御法を実現する。また、令和元年度までで取り組んできた洋上風力発電の分散制御やカメラセンサネットワークにおけるターゲット追跡への応用に適用し、提案手法の有効性を検証する。
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| Causes of Carryover |
2019年度に参加予定であった国際会議や国内会議について、2020年度開催の別の会議に変更したため。なお、研究計画自体に変更は生じていない。2020年度に参加予定の学会参加費等に使用予定。
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Research Products
(15 results)
